[发明专利]一种低照度下的视频人脸检测识别方法

摘要

本发明涉及计算机视觉领域，特指一种低照度下的视频人脸检测识别方法。本系统针对低照度下人脸识别这个特定问题，设计了满足低照度下人脸识别功能的视频系统。本系统算法包括三个步骤：1.基于模糊理论的低照度人脸视频图像预处理，2.基于Adaboost的人脸检测算法中的检测器的训练，3.基于特征融合的建模视频人脸识别。得出最终低照度下人脸识别结果。本发明中提出的方法实际上可嵌入FPGA实现，运用于低照度下实时人脸识别功能的相机或摄像机监控系统中，该方法稳定性好，识别率高，运算速度快，在低照度的条件下能够有效的检测识别出人脸特征，可应用于诸如夜视监测，低照度下的身份验证等系统中，具有很好的实用性。

主权项

一种低照度下的视频人脸检测识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、基于模糊理论的低照度人脸图像预处理；S1.1、HSV色彩空间变换，将获取的RGB图像转换到HSV色彩空间；S1.2、非线性变换，通过一个光滑的映射曲线，使得处理后的图像灰度变化比较平滑；S1.3、基于模糊理论的图像增强处理，将图像从空间域利用隶属度函数变换到模糊域中，在模糊特征平面上再对图像进行增强处理，增加图像的对比度；S2、基于Adaboost的人脸检测算法中的检测器的训练，利用预先准备的正负样本训练集训练出若干个不同的弱分类器，然后将若干个不同的所述弱分类器组合成一个强分类器，最后所述强分类器对人脸目标的感兴趣区域进行搜索，所述正负样本分别是指仅包含一个人脸的图片和包含其他复杂背景的非人脸图片；S3、基于特征融合的视频人脸识别。